spss进行主成分分析和得分分析

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3、0如34QJ80321735359092316656-43614*39997・29758・6妙0•20426•71830•18321•72217"390685366$0951142M5101490137903102598156790:―「0244511342・03749•36255・2⑹526930•1296635983[03047•0G567-11MB-0461225643142%-07(M71A491•103502-57906・52345•9519S94839•9267682867・9(2521・12106•

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6、B59进行主成分分析：选择分析-降维-因子分析，輸因子分听确定设置描述性”抽〕師X1X2X3变量电)：Zscore(X5)[ZX5]~炉Zscore(X6)[ZX6]Zscore(X7)[ZX7]炉Zscore(X8)[ZX8]3Zscore(X9)[ZX9]3ZscoreQ<10)[ZX10]^ZscoreCXIDlZXnil值（亠粘贴（巳I:重置迟）得分和选项：塩因子分析:描述统计统计量单变量描述性（』）Q原始分析结果（!）描述（0…抽取（目…旋转①…得分（切…送项（0…取消描述（0…：旋转（!）•••I相

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8、^i（c）lie：逆模型迥）显著性水平（§）［□再生迟）o行列式©反映象©）□即0和Bartlett的球形度检验（K）!1

9、得分◎…〕送项（0）…查看主成分分析和分析：相关矩阵表明”各项指标之间具有强相关性。t匕如指标GDP总量与财政收入、固定资产投资总额、第二产业增加值、第三产业增加值、工业增加值的相关系数较大。这说明他们之间指标信息之间存在重叠,适合采用主成分分析法。（下表非完整呈现）相关系数矩阵:GorrelitimMatrixZix?c(XI)Z»=cre(12)Zs：erc(13)Zsce

10、rcfX4)Z>«n(X5)Z>oerc(Zsiercfn>ZscenfXB)CorreiaticsZ>ccrz(X1>LCDC-X肿】.F3用】ZjtertfX2>.9451.000.WS9C6•听2.926Z>:cr:：X3)•宓1.(00Q•砂•驱4).n»S8S4LW用9,922由TotalVarianceExplained（主成分特征根和贡献率）可知,特征根入1